Progress AI Observability

什么是 Progress AI Observability？

Progress AI Observability 是一个专为 AI 代理、LLM 应用、RAG 系统和副驾驶（copilots）打造的生产级监控平台。它不像对待标准请求-响应 API 那样处理 AI 工作负载，而是捕获完整的执行路径——提示词、模型调用、工具使用、检索步骤、重试和输出——使团队能够追踪行为、调试故障、控制支出，并从真实生产数据中评估输出质量。它支持 .NET、Python 和 JavaScript，只需安装 SDK 和几行代码，大约五分钟即可完成设置。

适用人群

• AI 工程负责人，需要了解多步骤代理工作流的可见性，并希望不再猜测生产运行出错的原因。
• 平台和 DevOps 团队，负责控制跨模型、提供商和代理的 LLM 成本，并需要将令牌使用与实际执行路径关联起来。
• 注重质量的产品团队，必须在向最终用户发布 AI 功能之前捕获幻觉、无依据答案和政策违规。

主要功能

追踪并观察每次运行

捕获跨提示词、模型和工具的执行路径，包括延迟、令牌使用和输出。您可以看到决策如何在多步骤和多代理工作流中展开，而不仅仅是单个请求-响应对。

结合上下文调试代理故障

使用跟踪级上下文诊断故障：跳过的工具、检索问题、不良上下文、循环、重试和错误。该平台能揭示普通应用日志无法发现的 AI 特定故障模式。

控制 AI 支出

按模型、提供商、代理和工作流模式跟踪令牌使用和预估成本。识别成本驱动因素，以便在用量失控前进行优化。

评估输出质量

对捕获的跟踪运行 LLM 作为评判者的评估，对质量、有用性和政策一致性进行评分。使用真实执行数据并排比较提示词、模型或工作流变更。

突出优势

传统监控看到的是错误；Progress AI Observability 看到的是错误背后的推理过程。

这一区别至关重要，因为 AI 代理的失败方式并不像错误。一个响应可能快速、完整且看似有效，但仍然可能缺乏依据、不安全或不相关。该平台将评估分数直接与生产跟踪关联，因此您不是在真空中评判质量——而是针对产生输出的确切执行路径进行评判。在一个工具中结合跟踪、成本分析和质量评估，这正是它与通用 APM 解决方案的区别所在。

值得关注，如果……

您在生产环境中运行 AI 代理或 LLM 应用，并且遇到了日志无法解释行为、成本攀升却无法明确归因，或怀疑输出并不像看起来那么可靠的困境。如果您使用 .NET、Python 或 JavaScript 开发，并希望在一个统一界面中实现跟踪、调试、成本控制和质量评估，这值得一试。免费层级无需信用卡，让您可以在投入之前轻松针对自己的工作负载进行测试。